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VULNEO: Évaluation de la Sensibilité et de la Vulnérabilité de l’Avifaune aux Infrastructures Éoliennes Terrestres en France Métropolitaine
No full textLe déploiement de nouvelles centrales éoliennes, dans un contexte de décarbonation de la production énergétique pour lutter contre les changements climatiques, va irrémédiablement s’accompagner d’une augmentation du nombre de collisions avec la faune volante. L'objectif du projet VULNEO est de mettre à disposition à l’ensemble des parties prenantes (services instructeurs de l’état, collectivités territoriales, développeurs, bureaux d'études) des indicateurs de sensibilité et de vulnérabilité de l'avifaune, évalués sur la base d'une méthode robuste, et pertinents dans un contexte de sélection de futurs sites d’implantation de centrales éoliennes terrestres de moindre impact environnemental. Pour ce faire, nous avons réalisé une évaluation de la sensibilité aux collisions pour 142 espèces d’oiseaux fréquentant la France métropolitaine durant tout ou partie de leur cycle biologique. La production du score de sensibilité s’appuie sur la combinaison d’indices relatifs au risque général d’extinction (démographie, statut de conservation, importance des populations françaises à l’échelle européenne) avec un risque de collision basé explicitement sur le comportement de vol des oiseaux, notamment le temps passé à hauteur de la zone balayée par le rotor des éoliennes. Cette dernière variable a été estimée à partir de données de télémétrie GPS pour 62 espèces et a été imputée pour les autres sur la base des corrélations entre comportement de vol et morphologie. À partir de ces informations spécifiques, VULNEO propose une cartographie du score de sensibilité globale à l’échelle de la communauté pour chacune des 5875 mailles de 10×10 km du territoire métropolitain, intégrant le patron d’occurrence de chacune des espèces (période de reproduction, de migration et/ou d’hivernage) relevé par les derniers atlas ornithologiques. Cette approche à l’échelle de la communauté a pour vocation de renforcer l'évaluation de la sensibilité environnementale et des risques d'impacts sur l’avifaune qui, actuellement, s’appuie largement sur l’occurrence d’espèces « parapluie ». VULNEO fournit également à titre indicatif une évaluation du potentiel de production d’énergie éolienne terrestre à l’échelle nationale qui intègre les données de vent, l’ensemble des critères réglementaires européens, ainsi que les zones définies comme favorables au développement de l’éolien terrestre à l’échelle des régions françaises. Le croisement de ces informations avec la carte de sensibilité globale de la communauté aviaire indique que les objectifs fixés par la nouvelle Programmation Pluriannuelle de l’Energie (PPE3) pourraient être atteints sur la base d’un développement de nouvelles centrales éoliennes concentré dans les mailles accueillant une communauté aviaire montrant une faible sensibilité au risque de collision. En combinant l’exposition au risque (soit le nombre d’éoliennes en service présentes dans chaque maille) et la sensibilité globale de la communauté aviaire à l’échelle de ces mailles, VULNEO fournit également une évaluation de la vulnérabilité relative pour chacune des 142 espèces, offrant ainsi une possibilité de calcul des impacts cumulés d’un (ensemble de) projet(s) éolien(s). Finalement, VULNEO combine l’ensemble des informations produites et collectées sur la communauté aviaire et le potentiel de production d’énergie éolienne au sein d’un algorithme de priorisation spatiale (Zonation). Cette méthodologie offre une opportunité unique pour réaliser une planification du développement éolien terrestre à l’échelle nationale à même de remplir les objectifs de production d’énergie éolienne, tout en minimisant son impact sur la communauté aviaire
2023: A new record for marine mammal strandings along the French metropolitan coast
No full textInternational audienceThe Pelagis Observatory, a Support and Research Unit (UAR 3462), focuses on three main missions: research on marine mammal ecology and conservation, support for marine megafauna studies through data and tissue collection, and advising public conservation policies for the French Ministry of Ecology, including producing population indicators. It compiles data from sea surveys and strandings. For over 50 years, the French National Stranding Network (NSN), a citizen science network coordinated by Pelagis, has collected strandings data across 5,000 km of coastline (mainland and overseas). The authorised NSN correspondents, trained by Pelagis, collect data on stranding events, samples, necropsies and analyses. In 2023, strandings reached a record high, with 3,005 marine mammals recorded, including 2,449 cetaceans (across 15 species). This increase mainly affects the cetacean in Atlantic coast. The dominant species vary by region: the common dolphin in the Atlantic coast, the harbor porpoise in the Channel-North Sea and the striped dolphin in the Mediterranean. This year was also marked by a wide diversity of rarer species and by mass stranding events involving dolphins. A significant effort was made to conduct more high-level examinations. Of the 1,776 cetaceans managed by NSN, 5% underwent veterinary necropsies. The representativity of the species examined is approximately respected, with the number of individuals examined generally proportional to the total number of stranded individuals per species, also respecting the spatial-temporal distribution. The results of the high-level examinations corroborate those of the low-level examinations, indicating that bycatch is the main cause of common dolphin mortality. However, partial examinations revealed a higher proportion of deaths of undetermined origin, often concentrating the causes around violent deaths and bycatch. In contrast, full examinations identified more deaths due to natural causes resulting from pathological conditions. These analyses are essential for understanding marine mammal mortality and supporting conservation efforts
Science at Risk: The Urgent Need for Institutional Support of Long-Term Ecological and Evolutionary Research in an Era of Data Manipulation and Disinformation
No full textPlanet Earth and the biodiversity it supports are in crisis. Human impact on terrestrial, marine and freshwater ecosystems and the hundreds of thousands of organisms that inhabit them is global. To what extent can we push ecosystems before they collapse? Will species adapt to these changes and at what rate? What are the consequences, for the environment and humankind? These are some of the most pressing issues to date. Clear answers can only be addressed through long-term research programs that are extremely complex in their deployment, and by the analyses of the unique data they produce on species and ecosystem responses to change. Yet, too little institutional support and consideration have been given to long-term ecological and evolutionary research.We describe the action recently taken by the French National Center for Scientific Research (CNRS) to recognize and support long-term ecological and evolutionary research. We provide some salient examples of critical knowledge attainable only through long-term studies in ecology and evolution, before highlighting how global institutional schemes can not only support long-term research, but lead to informed conservation efforts and societal change. Now more than ever, as populism grows and fuels mis-and dis-informed politics, governmental programs are urgently needed to support data collection, establish data-grounded facts, inform political spheres, and refuel trust with society at large.</div
Denying that we may be experiencing the start of the Sixth Mass Extinction paves the way for it to happen
No full textInternational audienceArguing that we are not currently experiencing a Sixth Mass Extinction, or at least playing down its possibility, gives support to those who would happily allow it to happen. Wiens and Saban [1], in a critique of the notion t hat w e are a lready enmeshed in the Sixth Mass Extinction, cited a number of publications that have appeared over the last decade or more, including one of our own [2]. However, in that paper, we were careful not to state t hat w e a re w itnessing the S ixth Mass Extinction, since, as Wiens and Saban [1] emphasized, we are not near the traditional, admittedly overly simplistic, though perhaps usefully heuristic, threshold for the definition of a mass extinction: 75% of all species going extinct in a short timeframe [3]. We also acknowledge that comparisons with background extinction rates are complicated, and that the current wave of extinctions is largely non-marine, while the previous mass extinctions have been largely marine, notwithstanding the demise of the giant dinosaurs. But we did, however, posit that at the current rate of extinction, as estimated by ourselves and others, whom we cited, and across diverse major taxa, we may well be headed in the direction of a new mass extinction event.</div
Caractérisation de l'habitat d’intérêt communautaire « Structures sous-marines causées par des émissions de gaz » : diagnostic écologique, cartographie, stratégies d'évaluation et de surveillance au titre de la DHFF et la DCSMM
No full textL’habitat d’intérêt communautaire (HIC) 1180 a été évalué pour la première fois en 2019 dans les eaux de France hexagonale au titre de la Directive Habitats-Faune-Flore (DHFF) et identifié comme structure géomorphologique particulière (SGP) par la Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin (DCSMM). Cet habitat est caractérisé par des structures carbonatées sous-marines résultant de l’oxydation anaérobique de méthane émis en fond de mer, permettant la colonisation d’une faune abondante de substrat dur différente de celle de l’habitat meuble environnant, et par des tapis bactériens dans les sédiments meubles à proximité des concrétions carbonatées, colonisés par des communautés biologiques exploitant le méthane émis. Les objectifs du contrat de recherche et développement de la convention OFB-Ifremer, étaient multiples, à savoir (1) améliorer les connaissances (cartographie, communautés associées et pressions) pour mettre à jour l’évaluation de l’état de conservation de l’HIC 1180 à l’échelle biogéographique et pour établir un diagnostic écologique en vue de la désignation d’un prochain site Natura 2000, (2) renseigner les indicateurs DCSMM liés aux macrodéchets et leur interaction avec le biote, (3) contribuer au renseignement de l’objectif environnemental visant à éviter l’abrasion et l’étouffement des zones les plus représentatives des habitats profonds (Ecosystèmes Marins Vulnérables, EMV) et réduire l’abrasion des structures géomorphologiques particulières et (4) proposer une stratégie de surveillance de cet habitat et/ou d’acquisition de connaissances complémentaires, pour contribuer à une évaluation écologique réglementaire plus robuste (DHFF et DCSMM).Une étude détaillée a été réalisée à partir de l’analyse des données d’imagerie optique acquises près du fond et de prélèvements effectués au cours de 3 plongées du ROV Victor 6000 pendant la campagne GAZCOGNE2. Sur la base de l’interprétation conjointe de ces observations et des données géophysiques (acoustiques) caractérisant le fond et les émissions de fluides dans la colonne d’eau, il est proposé de distinguer 3 sous-habitats, selon la nature du substrat et la proximité de zones d’émissions de gaz ; à savoir (1) Roches carbonatées authigènes avec émissions de fluides, (2) Roches carbonatées authigènes sans émissions de fluides, et (3) Roches carbonatées authigènes recouvertes de sédiments. Différentes communautés biologiques colonisent i. les zones de substrat dur formées par les dalles de carbonates précipités, ii. les zones de substrat mixte où ces carbonates sont recouverts de sédiment meuble, iii. les zones d’émissions de gaz colonisées par une faune liée à l’oxydation du méthane et des sulfures par chimiosynthèse microbienne au niveau des substrats meubles. La cartographie des sous-habitats, la caractérisation de la faune associée, l’identification de taxons indicateurs d’Ecosystèmes Marins Vulnérables, la quantification des déchets et des interactions mettent en évidence une variabilité de l’habitat et des pressions au sein de la surface qu’il occupe sur le rebord de plateau aquitain. La proportion élevée de taxons indicateurs d’EMV, combinée à l’abondance des déchets notamment liés à la pêche, ainsi que l’évolution variable de la pression d’abrasion et d’étouffement par les engins trainants à l’échelle de la zone, laissent supposer une évolution globale plutôt négative à très négative pour l’état de conservation de la structure et des fonctions de cet habitat, bien que la surface couverte par l’habitat (substrat dur et émissions de gaz) soit supposée rester stable. Afin de permettre la conservation de cet habitat, de la structure et des fonctions de ces communautés benthiques, la désignation de site Natura 2000 est proposée sur l’ensemble de la zone couverte sur le rebord de plateau aquitain, représentant l’unique occurrence connue de l’HIC 1180 dans les eaux de France hexagonale et Corse à ce jour. Une stratégie de surveillance est proposée afin de pouvoir renseigner les indicateurs par cycle d’évaluation DCSMM (et DHFF), soit tous les 6 ans
Differentiating estuarine dissolved organic matter composition by unsupervised and supervised machine learning
No full textInternational audienceDifferentiating the composition of Dissolved Organic Matter (DOM) in estuaries is a major environmental concern, as the DOM characteristics are closely linked to biogeochemical and ecological considerations (e.g. water properties and trophic cycling). However, tracing the spatiotemporal variations of estuarine DOM is challenging due to multiple sources and complex transformation processes. Here, we investigate the dynamics of estuarine DOM by analyzing the optical properties of DOM through UV-Visible absorbance and fluorescence spectroscopy, while also capturing the variability of DOM using machine learning algorithms and explainable artificial intelligence. To this aim, we collected sub-surface water samples (n = 249) from a human-impacted estuary with intense industrialization and urbanization in France (Seine Estuary) across distinct land use characteristics in contrasting hydrological conditions. We then applied unsupervised and supervised machine learning techniques to analyze the optical properties of DOM, which were determined by UV-Visible absorbance and Excitation-Emission Matrix (EEM) fluorescence spectroscopy combined with parallel factor analysis (PAR-AFAC). Our results show that unsupervised machine learning (K-means clustering) captures the spatial variabilities of DOM, identifying three distinct estuarine zones based on pronounced spatial variations of several DOM optical parameters. Supervised machine learning (Light Gradient Boosted Machine, LightGBM) further validates the rationality of the defined zonation. Subsequently, explainable artificial intelligence based on SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis shows that DOM in each zone has specific characteristics. Our model indicates that DOM in the Seine Estuary is primarily influenced by high molecular weight materials and autochthonous contributions in the upper estuary (Zone I). The dominant contribution to DOM in the mid-estuary (Zone II) comes from autochthonous and aromatic material as well as transformation and (photo)degradation products. Lower estuary (Zone III) is mainly characterized by aromatic DOM (subject to photodegradation), low molecular weight compounds, autochthonous DOM, as well as transformation and (photo)degradation products. Overall, this study presents a workflow for differentiating the composition of DOM, tracing the variability and dynamics of DOM along the land-to-sea continuum, and elucidating the involved processes. The approach developed in the Seine Estuary has significant implications for environmental management and can be adapted to other land-sea continuums
Which Factors Move The Phytoplankton?
No full textInternational audienceCyanobacterial blooms are increasingly proliferating on a global scale and pose a significant threat to ecosystem services. In the southwest of France, lake Leon (Landes) has experienced such cyanobacterial blooms, leading to health and economic consequences for the local citizens. Wind and waves can play a crucial role by shifting phytoplankton groups (PG) and by suspending sediments, which can promote algal growth in remobilizing nutrients. In this ongoing study, we aim to analyze the role of hydrodynamics in the spatial distribution of phytoplankton communities, with a particular focus on the spatial and temporal effects of wind and waves on PG. To characterize wind and waves we will use meteorological data such as the wind speed, direction and occurrence. We plan to use the Fetch distance (distance over which wind blows without encountering an obstacle in a given direction) to quantify the wind exposure and the Effective Displacement Index (EDI) for quantifying the effects of cumulative wind over several days. PG are monthly surveyed at 37 sampling points, evenly distributed across the lake. We will use a time series model (ARIMAX) to test the effect of a potential wind lag (EDI) on the total concentration of GP. Finally, a Generalized Additive Model (GAM) will be used to show how the Keddy Index and the EDI spatially influence the distribution of GP. We will also incorporate results from the sediment resuspension model into the GAM as an additional spatial explanatory variable. Ultimately, this study aims to contribute to a better understanding of the spatial and temporal distribution of phytoplankton communities in lake Léon. The findings may provide valuable insights for lake managers in addressing future cyanobacterial blooms
BioTIME 2.0: Expanding and Improving a Database of Biodiversity Time Series
No full textInternational audienceMotivation Here, we make available a second version of the BioTIME database, which compiles records of abundance estimates for species in sample events of ecological assemblages through time. The updated version expands version 1.0 of the database by doubling the number of studies and includes substantial additional curation to the taxonomic accuracy of the records, as well as the metadata. Moreover, we now provide an R package (BioTIMEr) to facilitate use of the database. Main Types of Variables Included The database is composed of one main data table containing the abundance records and 11 metadata tables. The data are organised in a hierarchy of scales where 11,989,233 records are nested in 1,603,067 sample events, from 553,253 sampling locations, which are nested in 708 studies. A study is defined as a sampling methodology applied to an assemblage for a minimum of 2 years. Spatial Location and Grain Sampling locations in BioTIME are distributed across the planet, including marine, terrestrial and freshwater realms. Spatial grain size and extent vary across studies depending on sampling methodology. We recommend gridding of sampling locations into areas of consistent size. Time Period and Grain The earliest time series in BioTIME start in 1874, and the most recent records are from 2023. Temporal grain and duration vary across studies. We recommend doing sample‐level rarefaction to ensure consistent sampling effort through time before calculating any diversity metric. Major Taxa and Level of Measurement The database includes any eukaryotic taxa, with a combined total of 56,400 taxa. Software Format csv and. SQL
Shared goals and priorities for biodiversity monitoring for the 3rd instalment of Biodiversa+
No full textThis report presents the updated biodiversity monitoring priorities of the Biodiversa+ Partnership for the period 2025–2028. It builds on the previous instalments (2021–2023, 2023–2025), maintaining the same 12 thematic priorities and one transversal topic, now with refined descriptions to guide implementation. These priorities focus on key biodiversity components—from genes to ecosystems—across terrestrial, freshwater, and marine realms, where enhanced monitoring efforts and transnational coordination are urgently needed. The report outlines the rationale, existing initiatives, and policy relevance for each priority, offering a framework for future Biodiversa+ activities, including transnational projects, pilot actions, and national monitoring support. It also promotes the use of Essential Biodiversity Variables (EBVs) and the DPSIR framework for harmonised biodiversity assessment and reporting